深度神经网络（Deep Neural Networks，DNNs）是现代人工智能领域的核心组成部分，尤其在图像识别、语音识别、自然语言处理和推荐系统等方面展现出强大的性能。深度学习的核心在于构建多层次的神经网络架构，这些层次允许模型逐步学习并抽象出输入数据的复杂特征。本文将深入探讨两种在深度学习中常用的无监督学习模型——自动编码器（Auto-Encoder, AE）和限制玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine, RBM），以及它们在深度神经网络中的作用。
自动编码器是一种用于无监督学习的神经网络模型，其目标是通过压缩输入数据并随后尝试重构原始输入来学习数据的有效表示。AE由两部分组成：编码器和解码器。编码器将输入数据映射到一个低维隐藏层，这个过程称为编码，而解码器则尝试从隐藏层的表示中恢复原始输入，即解码。通过最小化重构误差（如均方误差），AE可以学习到输入数据的关键特征，从而实现数据的降维和特征提取。此外，通过层层堆叠多个AE，可以形成深度自编码器（Stacked Auto-Encoders, SAE），进一步增强模型的表达能力，为后续的监督学习任务提供预训练权重，加速模型的收敛速度。
限制玻尔兹曼机是一种基于能量的随机神经网络模型，它由可见层和隐藏层构成，并且这两层之间的每个单元都有连接。RBM的训练目标是找到一组权重，使得数据样本在模型中处于高概率状态。通过采样技术（如 Gibbs Sampling）和对比散度（Contrastive Divergence）算法，RBM可以从数据中学习到潜在的特征分布。与AE类似，通过层叠多个RBM，可以构建深度信念网络（Deep Belief Network, DBN），在无监督预训练后，DBN可以被转换为DNN，用于监督学习任务，有助于快速优化模型参数。
深度学习的兴起得益于计算能力的提升和大数据的可用性。在传统的浅层神经网络中，参数调整和过拟合问题往往限制了模型的性能。然而，深度神经网络通过引入多个隐藏层，不仅增加了模型的复杂度，还提高了模型对非线性关系的捕捉能力。每一层都可以学习到不同级别的特征，从简单的边缘和纹理到复杂的概念，这种分层次的学习过程被称为特征学习（Feature Learning）。在实践中，AE和RBM常被用作预训练方法，为DNN提供初始化权重，这有助于避免局部最优和梯度消失问题，提高模型的训练效率和泛化性能。
自动编码器和限制玻尔兹曼机是深度神经网络中重要的基础结构，它们在无监督学习中扮演着特征提取的角色。通过层叠和预训练，这两种模型能够帮助深度神经网络更好地理解和表示数据，进而提升在监督学习任务中的表现。随着深度学习技术的不断发展，AE和RBM的应用将会更加广泛，为更多领域的复杂问题提供解决方案。
